A plethora of magnetic resonance (MR) techniques developed in the last two decades provide unique and noninvasive measurement capabilities for studies of basic brain function and brain diseases in humans. Animal model experiments have been an indispensible part of this development. MR imaging and spectroscopy measurements have been employed in animal models, either by themselves or in combination with complementary and often invasive techniques, to enlighten us about the information content of such MR methods and/or verify observations made in the human brain. They have also been employed, with or independently of human efforts, to examine mechanisms underlying pathological developments in the brain, exploiting the wealth of animal models available for such studies. In this endeavor, the desire to push for ever-higher spatial and/or spectral resolution, better signal-to-noise ratio, and unique image contrast has inevitably led to the introduction of increasingly higher magnetic fields. As a result, today, animal model studies are starting to be conducted at magnetic fields ranging from ~ 11 to 17 Tesla, significantly enhancing the armamentarium of tools available for the probing brain function and brain pathologies.
Durante las dos últimas décadas se ha desarrollado una gran cantidad de técnicas de resonancia magnética (RM) que ha facilitado la posibilidad de mediciones especiales y no invasoras en los estudios de función cerebral básica y enfermedades cerebrales en humanos. Los experimentos en modelos animales han sido parte fundamental de este desarrollo. En modelos animales se han empleado imágenes de RM y mediciones de espectroscopía, tanto en forma aislada como en combinación con técnicas complementarias y con frecuencia invasoras, para darnos luces acerca del contenido de la información de los métodos de RM y/o verificar las observaciones realizadas en el cerebro humano. Estos procedimientos también se han utilizado, en conjunto o independientemente de los esfuerzos en humanos, para examinar los mecanismos subyacentes a los desarrollos patológicos del cerebro, explotando la riqueza de los modelos animales disponibles para tales estudios. En este intento, el deseo de impulsar cada vez mayores resoluciones espectrales ylo espaciales, una mejor relación señal/ruido y un contraste de imagen excelente ha llevado inevitablemente a la introducción de campos magnéticos cada vez más intensos. Como resultado de esto, hoy en día, los estudios de modelos animales están empezando a realizarse en campos magnéticos que van desde ~ 11 hasta 17 Tesla, lo que aumenta significativamente el arsenal de herramientas disponíbles para evaluar la función cerebral y las patologías cerebrales.
Les techniques de résonance magnétique (RM) se sont incroyablement développées ces deux dernières décennies, permettant d'effectuer, de manière non invasive et originale, les mesures nécessaires à I'étude du fonctionnement cérébral humain normal et pathologique. Dans les modèles animaux expérimentaux indispensables à ce développement, les mesures par RM d'imagerie et de spectroscopie, seules ou en association a d'autres techniques complémentaires et souvent invasives, ont été utilisées pour nous éclairer sur leur fonctionnement propre et/ou vérifier les observations faites sur le cerveau humain. Elles ont également été employées, avec ou sans activité humaine, pour analyser les mécanismes sous-tendant les pathologies cérébrales grâce à la richesse des modèles animaux disponibles pour de telles études. Dans cette lancée, le désir d'obtenir une résolution spectrale ou spatiale toujours plus élevée, un meilleur rapport signal/bruit et une image de contraste originale, a inévitablement débouché sur des champs magnétiques de plus en plus élevés. Ainsi, aujourd'hui, les études de modèles animaux débutent à des champs magnétiques de 11 à 17 Tesla environ, ce qui enrichit significativement l'arsenal de moyens disponibles pour l'exploration de la fonction du cerveau et de ses pathologies.
Keywords: brain function; functional imaging; neurometabolism; spectroscopy.